拓扑推理旨在全面理解道路场景并为自动驾驶提供可行驶路线。它需要检测道路中心线（车道）和交通元素，并进一步推断它们之间的拓扑关系，即车道-车道拓扑关系和车道-交通拓扑关系。在本研究中，我们首先指出，拓扑分数在很大程度上依赖于对车道和交通元素的检测性能。因此，我们引入了一种强大的3D车道检测器和改进的2D交通元素检测器，以提高拓扑性能的上限。此外，我们提出了TopoMLP，这是一种简单而高性能的驾驶拓扑推理流程。基于出色的检测性能，我们开发了两个简单的基于MLP的头部模块用于拓扑生成。TopoMLP在OpenLane-V2基准测试中取得了最先进的性能，即使用ResNet-50骨干网络时达到41.2%的OLS得分。它也是首届OpenLane自动驾驶挑战赛中的首个解决方案。我们希望这种简单而强大的流程能够为社区带来一些新的见解。代码位于 https://github.com/wudongming97/TopoMLP。